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许多大脑 - 计算机界面（BCI）研究由于其固有的复杂性而忽略了通道优化。但是，仔细的渠道选择会提高性能和用户的舒适性，同时降低系统成本。进化的元映射证明了它们在解决复杂问题方面的有用性，但尚未完全利用。该研究的目的是两个方面：（1）提出一种新型算法，以找到每个用户设置的最佳通道，并将其与其他现有的元次素化学进行比较； （2）建立将这些优化策略调整到该框架的准则。共有3个单目标（GA，BDE，BPSO）和4个多目标（NSGA-II，BMOPSO，SPEA2，PEAIL）现有算法已通过3个公共数据库进行了调整和测试：“ BCI竞争III-DATASET II”，“中心拼写“中心拼写者”和“ RSVP拼写”。双前分排序算法（DFGA），这是一种新型的多目标离散方法，特别针对BCI框架设计。的结果表明，所有元数据术的表现都超过了基于P300的BCIS的完整集和常见的8通道集。dfga使用8个通道表现出3.9％的准确性3.9％。并使用4.66个通道获得了类似的精度。地形分析还强大了为每个用户自定义频道集的需求。因此，提出的方法计算具有不同数量的通道的最佳解决方案集，从而使用户可以为下一个BCI会话选择最合适的分布。©2021作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
大脑 - 计算机界面通道选择优化了使用元式和进化算法
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